李曉斌，李全生,2,3,4，韓鵬華，許旭輝，皇甫龍

(1.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京) 能源與礦業(yè)學(xué)院，北京 100083；2.煤炭開采水資源保護(hù)與利用國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102209；3.國(guó)家能源投資集團(tuán)有限責(zé)任公司，北京 100011；4.北京低碳清潔能源研究院，北京 102211)

神東礦區(qū)是我國(guó)西部礦區(qū)高強(qiáng)度開采的典型代表，工作面具有埋深小、采高與開采尺寸大、推進(jìn)速度快、開采設(shè)備機(jī)械化程度高等特征，覆巖破壞與地表?yè)p傷比較嚴(yán)重，容易產(chǎn)生大量覆巖裂隙與地裂縫[1-2]。高強(qiáng)度開采引起地下水資源系統(tǒng)發(fā)生劇烈變化，影響地表土壤水分、有機(jī)質(zhì)與礦物質(zhì)含量，加之西部地區(qū)自身生態(tài)環(huán)境脆弱，造成煤炭高效開采與生態(tài)保護(hù)的矛盾日益凸顯[3-4]。因此，從工作面、覆巖與地表3個(gè)角度出發(fā)，研究高強(qiáng)度采動(dòng)損傷定量評(píng)價(jià)與減損技術(shù)迫在眉睫。

采動(dòng)損傷是指煤層開采后改變圍巖應(yīng)力狀態(tài)，形成高地應(yīng)力區(qū)域，導(dǎo)致覆巖發(fā)生變形、破壞與運(yùn)移，最終傳導(dǎo)至地表，產(chǎn)生開采沉陷和生態(tài)損傷的過(guò)程[5]。由此可見，采動(dòng)損傷傳導(dǎo)涉及煤炭開采的全生命周期。我國(guó)采礦科技工作者針對(duì)高強(qiáng)度采動(dòng)損傷也開展了一系列研究，李全生[6]等從開采源頭與采動(dòng)損傷能量角度出發(fā)，建立高強(qiáng)度開采損傷傳導(dǎo)模型，并在上灣煤礦12401工作面得到應(yīng)用；何祥[7]等基于定義覆巖損傷度，探究了工作面長(zhǎng)度與推進(jìn)速度對(duì)覆巖損傷程度的影響；胡振琪[8]等基于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，給出了風(fēng)積沙區(qū)工作面埋深、推進(jìn)速度與地裂縫發(fā)育周期的函數(shù)模型；此外還有眾多采礦學(xué)者[9-11]以工作面開采參數(shù)作為指標(biāo)，采用隨機(jī)森林算法、層次分析法、遺傳算法等數(shù)學(xué)方法對(duì)覆巖損傷高度與開采沉陷進(jìn)行預(yù)測(cè)。上述研究主要集中在工作面開采參數(shù)對(duì)覆巖或地表?yè)p傷的影響，未將工作面開采參數(shù)、覆巖與地表?yè)p傷三者緊密聯(lián)系起來(lái)，且鮮有研究涉及采動(dòng)損傷程度定量評(píng)價(jià)與分類判別。目前，主要通過(guò)改變開采方法(限厚開采、條帶開采、充填開采、采-充-留協(xié)調(diào)開采)、留設(shè)煤柱、覆巖離層注漿技術(shù)等控制采動(dòng)損傷[12-15]。整體治理手段比較單一，部分方法實(shí)施成本較高、效率低，且損傷程度影響因素眾多，不同開采條件下?lián)p傷程度與生態(tài)脆弱度不盡相同。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，需針對(duì)具體地質(zhì)條件，綜合考慮各種采礦與生態(tài)環(huán)境因素，選取合適的控制方法，才能降低損傷程度，達(dá)到保護(hù)生態(tài)環(huán)境的目標(biāo)。

鑒于此，筆者從工作面開采參數(shù)、覆巖硬度系數(shù)與地表松散層等方面建立PCA-DDA數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)模型，借助主成分分析法獲得高強(qiáng)度采動(dòng)損傷類型，進(jìn)一步通過(guò)距離判別分析法驗(yàn)證模型可靠性。根據(jù)采動(dòng)損傷類型與現(xiàn)場(chǎng)采礦地質(zhì)條件，在上灣煤礦12401工作面提出“大工作面快速推進(jìn)法、覆巖局部注漿加固法與裂縫分區(qū)治理法”三步法，實(shí)現(xiàn)了源頭減損(工作面)、傳導(dǎo)過(guò)程(覆巖)、末端治理(地表)的開采全周期采動(dòng)損傷控制。

1 神東礦區(qū)開采強(qiáng)度特征

神東礦區(qū)是我國(guó)最大的煤炭地下開采礦區(qū)，各煤礦主要集中分布在山西、陜西與內(nèi)蒙，礦區(qū)分布面積廣，東西方向?qū)挾冗_(dá)55 km，南北方向長(zhǎng)度可至90 km，已探明煤炭?jī)?chǔ)量超過(guò)2 000億t，同時(shí)具有上灣煤礦、補(bǔ)連塔煤礦、布爾臺(tái)煤礦、大柳塔煤礦等千萬(wàn)噸大型礦井，整體產(chǎn)能在2 億t以上。礦區(qū)煤層地質(zhì)條件簡(jiǎn)單，埋藏較淺，工作面開采尺寸與采高大，推進(jìn)速度較快，地表容易產(chǎn)生連續(xù)與非連續(xù)變形，整體開采強(qiáng)度比較大，神東礦區(qū)開采強(qiáng)度分布情況如圖1[16]所示。

圖1 神東礦區(qū)開采強(qiáng)度分布[16] Fig.1 Distribution of mining intensity in Shendong mining area[16]

2 主成分分析法與距離判別分析法原理

2.1 主成分分析法

由于高強(qiáng)度采動(dòng)損傷程度影響因素眾多，包括工作面開采參數(shù)，覆巖綜合硬度與地表松散層厚度等，故引入主成分分析法(PCA)，它是將多個(gè)變量轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)的一種方法。在多變量分析過(guò)程中，經(jīng)常由于變量多且變量間存在相關(guān)性，造成數(shù)據(jù)信息發(fā)生重疊。在維數(shù)較多的情況下，變量分析就變得更加復(fù)雜，且部分?jǐn)?shù)據(jù)處理系統(tǒng)對(duì)指標(biāo)數(shù)量有一定限制。主成分分析采用一種降低維度的辦法[17]，通過(guò)求解幾個(gè)主成分因子來(lái)最大程度地反映原有變量信息，且綜合因子之間沒有相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)化變量的目標(biāo)，具體求解過(guò)程包括下述幾個(gè)步驟。

2.1.1 相關(guān)系數(shù)矩陣

式中，R為相關(guān)系數(shù)矩陣；ri為原指標(biāo)變量xi與yi之間的相關(guān)系數(shù)，其中，xi，yi為樣本值。

ri的計(jì)算方法為

2.1.2 特征值和特征向量

相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征方程為

式中，μ為特征值，取值為μ1，μ2，…，μp，且滿足μ1≥μ2≥…≥μp；E為單位矩陣。

特征向量計(jì)算方法為

式中，α為特征向量。

根據(jù)式(4)求出特征值(μ1，μ2，…，μp)對(duì)應(yīng)的特征向量值為α1，α2，…，αp。

2.1.3 主成分貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率

主成分貢獻(xiàn)率計(jì)算方法為

式中，V為主成分貢獻(xiàn)率；μi為第i個(gè)特征值；為p個(gè)特征值之和。

主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率計(jì)算方法為

式中，V′為主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率；為前i個(gè)特征值之和。

通常認(rèn)為主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率超過(guò)85%，就可認(rèn)定前m個(gè)主成分因子包括原有變量的絕大部分信息。μ1，μ2，…，μm對(duì)應(yīng)第1，第2，…，第m個(gè)主成分因子，其中m≤p。

2.1.4 主成分因子載荷矩陣與主成分得分

主成分因子載荷計(jì)算方法為

式中，li為第i個(gè)主成分因子載荷；zi為第i個(gè)得分情況；αi為第i個(gè)特征向量值。

得到主成分因子載荷后，求解主成分得分矩陣G為

根據(jù)特征值與主成分因子得分，可求得綜合得分，具體計(jì)算方法為

式中，Z為綜合得分；G1，G2，…，Gm對(duì)應(yīng)第1，第2，…，第m個(gè)主成分因子得分。

2.2 距離判別分析法

距離判別分析法(DDA)是根據(jù)多變量確定已有樣本類別，用來(lái)判別未知樣本類別的一種分析方法，通常用誤判率來(lái)表示判別的可靠性[18]。假設(shè)Q1與Q2為2個(gè)不同總體，X1，X2，…，Xm是來(lái)自Q1的m個(gè)訓(xùn)練樣本，Y1，Y2，…，Yn是來(lái)自Q2的n個(gè)訓(xùn)練樣本，如果屬于Q1的樣本被誤判為屬于Q2的個(gè)數(shù)為u個(gè)，屬于Q2的樣本被誤判為屬于Q1的個(gè)數(shù)為v個(gè)，則誤判率η可表示為

式中，u，v為誤判樣本數(shù)。

3 高強(qiáng)度開采損傷評(píng)價(jià)指標(biāo)

煤層高強(qiáng)度開采后從直接頂開始上覆巖層逐次發(fā)生彎曲破斷，采動(dòng)損傷逐層由下向上傳導(dǎo)直至地表，引起地表產(chǎn)生一系列連續(xù)與非連續(xù)變形，威脅西部脆弱的生態(tài)環(huán)境。鑒于此，高強(qiáng)度開采損傷評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的確定要包含工作面、覆巖與地表整個(gè)開采全周期。從工作面角度考慮，選取工作面寬度、工作面推進(jìn)長(zhǎng)度、采高、推進(jìn)速度、埋深與寬深比等指標(biāo)，覆巖方面引入覆巖硬度系數(shù)，地表方面包括松散層厚度與沙基比(松散層厚度與基巖厚度之比)。關(guān)于工作面開采參數(shù)對(duì)地表?yè)p傷的影響的研究較多，在此不再贅述。筆者重點(diǎn)研究松散層厚度、覆巖硬度系數(shù)與地表下沉系數(shù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。

3.1 松散層厚度與地表下沉系數(shù)的關(guān)系

由于松散層具有力學(xué)強(qiáng)度與硬度小，容易跟隨巖層發(fā)生流動(dòng)的特征，在開采下沉過(guò)程中，松散層不僅能夠減小覆巖綜合硬度，還會(huì)增加覆巖載荷，促使采空區(qū)上方巖層處在高載荷應(yīng)力中[19]。由于松散層的特性，在開采引起覆巖斷裂時(shí)，會(huì)很快傳導(dǎo)至地表，產(chǎn)生地裂縫等采動(dòng)損害。如圖2所示，基于高強(qiáng)度開采工作面部分?jǐn)?shù)據(jù)擬合，結(jié)果表明松散層厚度與埋深比值與地表下沉系數(shù)呈二次函數(shù)關(guān)系，且在松散層厚度與埋深比值為0.25附近出現(xiàn)轉(zhuǎn)折。

圖2 松散層厚度與埋深比值與地表下沉系數(shù)的關(guān)系 Fig.2 Relationship between the ratio of loose layer thickness to buried depth and surface subsidence coefficient

這是由于當(dāng)比值小于0.25時(shí)，沒有形成松散層拱結(jié)構(gòu)，松散層以載荷形式作用在基巖上面，隨著松散層厚度增加，地表下沉系數(shù)增大；當(dāng)比值大于0.25時(shí)，在厚度較大的松散層中形成拱結(jié)構(gòu)，對(duì)地表下沉起到一定控制作用，地表下沉系數(shù)減小。

3.2 覆巖硬度系數(shù)與地表下沉系數(shù)的關(guān)系

覆巖硬度與巖石中所含礦物成分、巖石類型及單軸抗壓強(qiáng)度等息息相關(guān)。在高強(qiáng)度開采條件下，堅(jiān)硬頂板懸露面積大，不易發(fā)生垮落，當(dāng)?shù)竭_(dá)巖層的破壞強(qiáng)度時(shí)，覆巖發(fā)生切落式破壞，引起地表突然陷落。在覆巖硬度較小時(shí)，隨著工作面的開采，地表逐漸出現(xiàn)緩慢式下沉。

覆巖硬度系數(shù)[20]計(jì)算公式為

根據(jù)式(11)可得K∈[0,1]，當(dāng)K=0時(shí)，上覆全部為松散層；當(dāng)K=1時(shí)，上覆全部為巖層；當(dāng)K∈（0,1）時(shí)，煤層上方存在巖層與松散層互層。

圖3為覆巖硬度系數(shù)與地表下沉系數(shù)的關(guān)系。由圖3可知，在覆巖硬度系數(shù)較小時(shí)，地表下沉系數(shù)呈上升趨勢(shì)；在覆巖硬度系數(shù)較大時(shí)，起到相當(dāng)于關(guān)鍵層的作用，從而控制地表下沉的效果，地表下沉系數(shù)逐漸減小。

圖3 覆巖硬度系數(shù)與地表下沉系數(shù)的關(guān)系 Fig.3 Relationship between overburden hardness coefficient and surface subsidence coefficient

4 數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)模型的建立

通過(guò)收集神東礦區(qū)25個(gè)高強(qiáng)度開采工作面相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)工作面開采參數(shù)、覆巖硬度系數(shù)、地表松散層厚度等數(shù)據(jù)進(jìn)行了匯總，見表1。

4.1 Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣的確定

由于各個(gè)指標(biāo)量綱不同，在進(jìn)行主成分分析之前，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將收集的數(shù)據(jù)導(dǎo)入DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)得到相關(guān)系數(shù)矩陣，見表2。

表1 不同采礦地質(zhì)條件下高強(qiáng)度開采工作面數(shù)據(jù) Table 1 Data of high-intensity mining face under different mining geological conditions

表2 Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣 Table 2 Pearson correlation coefficient matrix

由表2可以看出，寬深比(X6)與工作面寬度(X1)相關(guān)系數(shù)為0.887，松散層厚度(X7)與沙基比(X8)、覆巖硬度系數(shù)(X9)相關(guān)系數(shù)分別為0.880，-0.865，覆巖硬度系數(shù)(X9)與沙基比(X8)相關(guān)系數(shù)為-0.853，這些變量之間存在顯著性較高的相關(guān)關(guān)系，進(jìn)一步反映原始指標(biāo)彼此之間存在信息重疊的現(xiàn)象，因此很有必要運(yùn)用主成分分析法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行維度降低處理，獲取新的互不相關(guān)指標(biāo)。

4.2 主成分因子分析

運(yùn)用Data Processing System(DPS)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，得到KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗(yàn)值為0.526，大于0.500，Bartlett球形檢驗(yàn)p=0，表明采用主成分分析法是可行的。特征值在一定情況下能夠反映主成分對(duì)指標(biāo)的影響程度。根據(jù)主成分分析法，選取累計(jì)百分率超過(guò)85%即能概括原變量的大部分信息，DPS系統(tǒng)默認(rèn)取90%。特征值分布見表3。

表3 特征值分布 Table 3 Distribution of eigenvalues

由表3可知，前5個(gè)主成分特征值分別為3.757，2.051，1.403，0.800，0.615，方差累計(jì)百分率為95.857%。由圖4可知，當(dāng)主成分?jǐn)?shù)超過(guò)5，特征值逐漸趨向收斂狀態(tài)。故選擇前5個(gè)主成分能夠較好地反映原有變量信息，即該5個(gè)主成分能解釋原變量95.857%的內(nèi)容?；诖?，獲得這5個(gè)主成分的因子載荷矩陣，見表4。

該矩陣揭示了主成分因子與原有變量之間的相關(guān)程度，矩陣中數(shù)值絕對(duì)值越大，表示主成分因子與原變量相關(guān)程度越高。第1個(gè)主成分因子與X9最相關(guān)，在很大程度上解釋了覆巖硬度系數(shù)，從第2，3，4，5個(gè)主成分因子來(lái)看，X7(0.724)，X6(0.778)，X3(-0.737)，X4(-0.502)的絕對(duì)值最大，分別反映了與松散層厚度、寬深比、采高和推進(jìn)速度的相關(guān)程度，其中推進(jìn)速度的相關(guān)程度較小。

圖4 主成分分析結(jié)果 Fig.4 Results of principal component analysis

表4 因子載荷矩陣 Table 4 Factor load matrix

然而，從各個(gè)主成分因子反映的原變量來(lái)看，用單一主成分來(lái)確定高強(qiáng)度開采沉陷程度的大小是比較困難的，因此采用前5個(gè)主成分作為綜合評(píng)估指標(biāo)，以各個(gè)主成分方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重建立綜合評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)模型[21]為

基于綜合評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)模型，獲得表1中25個(gè)工作面高強(qiáng)度采動(dòng)損傷程度的排名情況，見表5。

表5 高強(qiáng)度開采損傷程度綜合得分與排名 Table 5 Comprehensive score and ranking of damage degree of high-intensity mining

續(xù) 表

根據(jù)排名與綜合得分情況得到圖5，將高強(qiáng)度采動(dòng)損傷分為Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型、Ⅳ型，分別對(duì)應(yīng)極高、高、中、低4個(gè)損傷程度，其中Ⅰ型包括4，5，24，18，22樣本組，綜合得分＞0.5；Ⅱ型包括17，25，21，1，20，2，13樣本組，綜合得分0～0.5；Ⅲ型包括6，16，11，3，8，7，12，14樣本組，綜合得分-0.5～0；Ⅳ型包括10，15，9，23，19樣本組，綜合得分＜-0.5。此方法可實(shí)現(xiàn)高強(qiáng)度開采損傷程度的定量判別，為地表?yè)p傷治理與生態(tài)修復(fù)提供科學(xué)指導(dǎo)。

圖5 綜合得分與分類 Fig.5 Comprehensive score and classification chart

4.3 數(shù)學(xué)模型驗(yàn)證

采用DDA對(duì)定量分類結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證，以PCA定量評(píng)價(jià)得到的Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型、Ⅳ型作為4個(gè)不同總體，學(xué)習(xí)樣本選取圖中25組散點(diǎn)數(shù)據(jù)，同時(shí)為降低訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本個(gè)數(shù)對(duì)分類結(jié)果的影響，取測(cè)試樣本占學(xué)習(xí)樣本的20%，選擇5組情況進(jìn)行學(xué)習(xí)，訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本比例分別為24∶1，23∶2，22∶3，21∶4，20∶5，見表6。當(dāng)訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本比例為23∶2，誤判概率最大為4.35%，可能與樣本數(shù)量少、指標(biāo)選取不全面、模型泛化能力不強(qiáng)等因素有關(guān)，但該模型整體判對(duì)概率超過(guò)95%，表明在高強(qiáng)度開采損傷程度評(píng)價(jià)方面是可行的。

表6 不同樣本比例的5組學(xué)習(xí)情況 Table 6 Learning of 5 groups with different sample proportions

5 現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用

5.1 工程背景

以神東礦區(qū)上灣煤礦12401工作面為工程背景，工作面寬度300 m，推進(jìn)長(zhǎng)度5 429 m，采高8.6 m，平均推進(jìn)速度13.6 m/d，埋深184 m，寬深比1.63，松散層厚度62 m，沙基比0.51，覆巖硬度系數(shù)0.663，采用PCA-DDA數(shù)學(xué)模型判定采動(dòng)損傷類型為Ⅱ型，相應(yīng)損傷程度為高。由于開采強(qiáng)度較大，地表?yè)p傷控制層發(fā)生破斷，傳導(dǎo)至地表產(chǎn)生大量地裂縫及塌陷槽，圖6[22]為地裂縫分布平面圖，不同顏色代表不同裂縫寬度。

圖6 地裂縫分布平面[22] Fig.6 Ground fissures distribution plan[22]

5.2 高強(qiáng)度采動(dòng)損傷控制

針對(duì)上灣煤礦12401工作面地表?yè)p傷程度較高的特點(diǎn)，綜合采用大工作面快速推進(jìn)法、覆巖局部注漿加固法與裂縫分區(qū)治理法，實(shí)現(xiàn)了源頭減損(采場(chǎng))、傳導(dǎo)過(guò)程(覆巖)、末端治理(地表)的開采全周期采動(dòng)損傷控制。

5.2.1 大工作面快速推進(jìn)法

大工作面采動(dòng)影響范圍內(nèi)地表變形很小，該工作面在開采初期處于設(shè)備調(diào)試階段，平均推進(jìn)速度＜4 m/d，覆巖及地表?yè)p傷嚴(yán)重，后期平均推進(jìn)速度達(dá)到13.8 m/d，覆巖卸壓不充分，基本頂來(lái)壓步距增加，在時(shí)間和空間上損傷傳導(dǎo)表現(xiàn)出一定滯后性，損傷程度有所減小。

圖7[7]為不同推進(jìn)速度下地表中部裂縫發(fā)育情況，表明加快推進(jìn)速度可使地表?yè)p傷程度更為緩和。

圖7 不同推進(jìn)速度下地裂縫發(fā)育特征[7] Fig.7 Development characteristics of ground fissures at different advancing speeds[7]

5.2.2 覆巖局部注漿加固法

覆巖局部注漿加固法是通過(guò)在采空區(qū)垮落帶與離層裂隙帶注漿實(shí)現(xiàn)的，垮落帶注漿能夠維持基本頂穩(wěn)定性，減小頂板下沉量與垮落帶上方巖層移動(dòng)變形程度。離層裂隙帶注漿可以支撐關(guān)鍵層的下沉，進(jìn)一步加固關(guān)鍵層，將采動(dòng)損傷阻隔在覆巖中，降低覆巖破壞高度，促進(jìn)“三帶”模式的出現(xiàn)，減弱地表?yè)p傷程度。

圖8為注漿前后裂縫寬度隨時(shí)間的變化曲線，由圖8可知注漿后裂縫發(fā)育更加平緩，裂縫寬度顯著減小，能有效實(shí)現(xiàn)采動(dòng)損傷控制。

圖8 注漿前后裂縫寬度變化特征 Fig.8 Variation characteristics of fracture width before and after grouting

5.2.3 地裂縫分區(qū)治理法

針對(duì)開采邊界永久裂縫采取源頭減損與加固關(guān)鍵層的控制方法，對(duì)于中部動(dòng)態(tài)裂縫，由于關(guān)鍵層破斷巖塊回轉(zhuǎn)，能閉合的裂縫讓其自修復(fù)，對(duì)于不能閉合的裂縫采取人工填埋的方法。

6 結(jié) 論

(1) 基于工作面開采參數(shù)、覆巖硬度系數(shù)與地表松散層厚度等9個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，提出一種高強(qiáng)度采動(dòng)損傷定量評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)模型——PCA-DDA模型，該模型可以在保留原變量信息的情況下，轉(zhuǎn)化5個(gè)主成分因子分析，實(shí)現(xiàn)高強(qiáng)度采動(dòng)損傷定量評(píng)價(jià)與分類判別，模型判對(duì)概率高達(dá)95%以上。

(2) 基于PCA-DDA模型，得到高強(qiáng)度采動(dòng)損傷程度的排名與綜合得分情況，在此基礎(chǔ)上將高強(qiáng)度采動(dòng)損傷分為Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型、Ⅳ型，分別對(duì)應(yīng)極高、高、中、低4個(gè)損傷程度，此分類結(jié)果為采動(dòng)損傷治理與生態(tài)修復(fù)研究提供科學(xué)指導(dǎo)。

(3) 將PCA-DDA模型應(yīng)用于上灣煤礦12401工作面，結(jié)果表明該工作面采動(dòng)損傷程度較高，綜合采用大工作面快速推進(jìn)法、覆巖局部注漿加固法與裂縫分區(qū)治理法，實(shí)現(xiàn)了源頭減損(工作面)、傳導(dǎo)過(guò)程(覆巖)、末端治理(地表)的開采全周期采動(dòng)損傷控制。

需要說(shuō)明的是，由于數(shù)據(jù)來(lái)源有限，筆者只針對(duì)部分高強(qiáng)度開采工作面及評(píng)價(jià)指標(biāo)初步建立數(shù)學(xué)分類判別模型，沒有考慮其他因素的影響，如導(dǎo)水裂隙帶發(fā)育高度、關(guān)鍵層位置及數(shù)量、地裂縫參數(shù)等，其將在后續(xù)工作中做進(jìn)一步研究。